Search Results: r语言

数据分享|R语言Python机器学习预测4案例合集:众筹平台、机票折扣、糖尿病患者、员工满意度

在数据驱动的当代社会,机器学习已成为揭示复杂现象、预测未来趋势的重要工具。特别是在商业决策、健康管理、交通出行等多个领域,机器学习技术的应用日益广泛。

R语言层次聚类、多维缩放MDS分类RNA测序(RNA-seq)乳腺发育基因数据可视化|附数据代码

在生物学和医学研究中,乳腺发育是一个复杂而精细的过程,涉及众多基因的表达调控。

R语言分类回归分析考研热现象分析与考研意愿价值变现

首先,在考研中,受到新冠疫情影响,考研增长人数增长与大部分考研机构预测有一定差距(今年人数只有370多万,并没有突破400万大关),本次研究需要通过问卷调查进行内部影响机制探究。

R语言广义线性混合模型GLMMs在生态学中应用可视化2实例合集|附数据代码

在生态学研究领域,广义线性混合模型(Generalized Linear Mixed Models,简称GLMMs)是一种强大的统计工具,能够同时处理固定效应和随机效应,从而更准确地揭示生态系统中复杂关系的本质。

R语言混合SVD模型IBCF协同过滤推荐算法研究——以母婴购物平台为例

随着用户数量和项目数量的增加,数据的稀疏性成为影响推荐质量的重要因素。对此,本文帮助客户提出了一种基于混合SVD矩阵填充技术的协同过滤算法。

R语言贝叶斯INLA空间自相关、混合效应、季节空间模型、SPDE、时空分析野生动物数据可视化

在统计建模过程中,经常会遇到空间自相关性的问题。空间自相关性是指相近位置的观测值往往比远离位置的观测值更相似。

R语言使用核Fisher判别方法、支持向量机、决策树与随机森林研究客户流失情况

现在,越来越多的人意识到预测客户的流失与否是一件非常重要的事情。而且比较值得注意的是,留住原有的客户是要比吸引新客户更加容易的,而且成本更低。

R语言逻辑回归logistic模型ROC曲线可视化分析2例:麻醉剂用量影响、汽车购买行为

本文利用R语言,通过逐步逻辑回归模型帮助客户分析两个实际案例:麻醉剂用量对手术病人移动的影响以及汽车购买行为预测。

R语言拟合线性混合效应模型、固定效应、随机效应参数估计可视化生物生长、发育、繁殖影响因素

本文将介绍如何设置工作目录、读取数据、标准化数据、拟合线性混合效应模型、提取随机效应参数、绘制相关性图和Dot-and-Whisker图,以帮助研究人员更好地理解数据并进行有效的数据分析。

R语言主成分PCA、决策树、boost预警模型数据挖掘在跨区域犯罪研究分析

数据挖掘技术在跨区域犯罪预警中的研究与应用尚处于起步阶段,许多跨区域犯罪预警业务信息系统还停留在初级处理水平,缺乏综合性的开发应用,智能化的分析研判,科学性的决策预警。

R语言软件对房价数据预测:回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络和SVM可视化

在房地产市场中,准确地预测房屋价格是至关重要的。过去几十年来,随着数据科学和机器学习的快速发展,各种预测模型被广泛应用于房屋价格预测中。

R语言SVM模型用大学生行为数据对助学金精准资助预测ROC可视化

大数据时代的来临,为创新资助工作方式提供了新的理念和技术支持,也为高校利用大数据推进快速、便捷、高效精准资助工作带来了新的机遇。

R语言离散时间马尔可夫链(Markov chain)模型分类案例可视化分析

这些包括用于将多态模型拟合为面板数据的msm和SemiMarkov,用于生存分析应用的mstate,用于估计3状态进行性疾病模型的转移概率的TPmsm,用于将马尔科夫模型应用于健康护理经济应用的hemod,用于拟合隐马尔可夫模型和mcmc与蒙特Carlo马尔科夫链使用。

R语言逻辑回归logistic对ST股票风险建模分类分析混淆矩阵、ROC曲线可视化

信用风险建模是金融领域的重要课题,通过建立合理的信用风险模型,可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况,从而有效降低信贷风险。

数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化

本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据(以及放映场数,观影人数)进行了研究,确定了决定电影的票房的重要因素。

R语言对面板数据:含时间固定效应混合效应回归分析交通死亡率、酒驾法和啤酒税

面板数据回归可以缓解省略变量偏误的问题,特别是当没有既与感兴趣的回归变量相关又与依赖变量相关的变量信息时,并且这些变量在时间或实体维度上是恒定的。

R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量

传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息,但不允许客户包含其他可能相关的信息。

R语言非线性回归和广义线性模型:泊松回归、伽马回归、逻辑回归、Beta回归分析机动车事故、小鼠感染、蛤蜊数据、补剂锻炼钠摄入数据

我们使用广义线性模型(Generalized Linear Models,简称GLM)来研究客户的非正态数据,并探索非线性关系。

R语言非线性方程数值分析生物降解、植物生长数据:多项式、渐近回归、负指数方程、幂函数曲线、米氏方程、逻辑曲线、Gompertz、Weibull曲线

在选择最佳拟合实验数据的方程时,可能需要一些经验。当我们没有文献信息时该怎么办?

R语言分析糖尿病数据:多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box’s M检验可视化

Reaven和Miller(1979)研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。

 
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